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IA Generativa
Conceptos y aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa
⏱️ Tiempo estimado de lectura: 25 minutos
Introducción a la IA Generativa
La IA Generativa crea nuevo contenido (texto, imágenes, audio, código) basándose en patrones aprendidos de datos de entrenamiento.
Modelos preentrenados con grandes cantidades de datos que pueden adaptarse a múltiples tareas:
- LLMs: Modelos de lenguaje grandes
- Diffusion Models: Para generación de imágenes
- Multimodales: Procesan múltiples tipos de datos
Modelos Fundacionales
Modelos preentrenados con grandes cantidades de datos que pueden adaptarse a múltiples tareas:
- LLMs: Modelos de lenguaje grandes
- Diffusion Models: Para generación de imágenes
- Multimodales: Procesan múltiples tipos de datos
Puntos Clave
- ✓ Modelos fundacionales permiten adaptaciones rápidas (fine-tuning / prompt engineering)
- ✓ Entender limitaciones (alucinaciones, sesgos) es crítico para uso productivo
- ✓ Elegir el modelo según modalidad (texto, imagen, multimodal) y requisitos de latencia
- ✓ RAG ayuda a reducir alucinaciones cuando se necesita información actualizada
- ✓ Evaluar costos de inferencia y almacenamiento de embeddings en soluciones a escala
Amazon Bedrock
Servicio completamente gestionado que proporciona acceso a modelos fundacionales de IA mediante una API unificada.
- Anthropic Claude: Conversación y razonamiento
- Meta Llama: Modelo open-source
- Amazon Titan: Modelos propios de AWS
- Stability AI: Generación de imágenes
- Cohere: PNL y embeddings
- Personalización mediante fine-tuning
- RAG (Retrieval Augmented Generation)
- Agentes de IA
- Evaluación de modelos
Modelos Disponibles
- Anthropic Claude: Conversación y razonamiento
- Meta Llama: Modelo open-source
- Amazon Titan: Modelos propios de AWS
- Stability AI: Generación de imágenes
- Cohere: PNL y embeddings
Características
- Personalización mediante fine-tuning
- RAG (Retrieval Augmented Generation)
- Agentes de IA
- Evaluación de modelos
Puntos Clave
- ✓ Bedrock ofrece acceso gestionado a modelos sin gestionar infraestructuras complejas
- ✓ Comparar modelos por coste, capacidad de personalización y requisitos de privacidad
- ✓ Usar RAG o fine-tuning según necesidad de contexto y control de datos
- ✓ Probar modelos con datos de producción para evaluar calidad antes de desplegar
- ✓ Considerar latencia y SLAs al seleccionar proveedor/modelo
RAG (Retrieval Augmented Generation)
Arquitectura que mejora las respuestas de LLMs recuperando información relevante de fuentes externas.
1. Vectorización: Convertir documentos en embeddings
2. Base de datos vectorial: Almacenar embeddings (ej: OpenSearch, Pinecone)
3. Recuperación: Buscar información relevante
4. Generación: LLM genera respuesta con contexto recuperado
- Reduce alucinaciones
- Información actualizada
- Respuestas más precisas
- No requiere fine-tuning
Componentes
1. Vectorización: Convertir documentos en embeddings
2. Base de datos vectorial: Almacenar embeddings (ej: OpenSearch, Pinecone)
3. Recuperación: Buscar información relevante
4. Generación: LLM genera respuesta con contexto recuperado
Beneficios
- Reduce alucinaciones
- Información actualizada
- Respuestas más precisas
- No requiere fine-tuning
Puntos Clave
- ✓ Vectorización y bases vectoriales son el núcleo de RAG
- ✓ Elegir la base vectorial según latencia, coste y escalabilidad
- ✓ Curar la fuente de conocimiento y controlar calidad de documentos
- ✓ Combinar recuperación y generación para balancear precisión y fluidez
- ✓ Medir reducción de alucinaciones y precisión contextual tras implementar RAG